Cómo integrar la IA en la prospectiva estratégica de forma responsable

La inteligencia artificial (IA) ya no es una herramienta lejana para los profesionales de prospectiva estratégica, sino que está integrada en el proceso de generar nuestra visión del futuro. En gobiernos, empresas e instituciones de investigación, la IA ayuda a los seres humanos a explorar horizontes, generar escenarios e interpretar señales tenues a velocidades antes inimaginables.

Pero esta rápida transformación plantea una pregunta inquietante: Si las máquinas pueden predecir, simular y especular más rápido que los humanos, ¿qué le espera al futurista humano?

A mediados de 2025, la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE) y el Foro Económico Mundial encuestaron a 167 expertos en prospectiva estratégica de 55 países, de instituciones públicas, privadas, académicas y de la sociedad civil. Dos tercios de estos profesionales ya utilizan la IA en algún aspecto de su trabajo de prospectiva estratégica.

Los resultados muestran un campo en transición. Los profesionales de la prospectiva, que antes se definían por su capacidad para navegar por la complejidad utilizando el juicio humano, ahora están probando hasta qué punto la IA puede ampliar su alcance. Sin embargo, casi todos los encuestados coinciden en un punto: la IA complementa la visión humana, pero no la sustituye.

Los datos apuntan a tres niveles distintos de madurez en la integración de la IA en el trabajo de prospectiva estratégica.

En esta etapa, que es la que utilizan actualmente la mayoría de los expertos en previsión, la IA se utiliza para acelerar la fase inicial de investigación ejecutando tareas como sintetizar datos, realizar análisis prospectivos y agrupar indicadores. Entre el 60% y el 69% de los participantes en la encuesta utilizan la IA de esta manera. Señalan que, en este nivel, la IA actúa como un asistente de investigación digital que recopila y resume información, pero que es incapaz de emitir un juicio real.

Aunque la mayoría del trabajo con IA se realiza en el nivel 1, la investigación sugiere que los profesionales deberían invertir tiempo en utilizar la IA para generar ideas y colaborar para probar el contenido generado por humanos. En este nivel, las herramientas de IA pueden ayudar a sistematizar y sintetizar indicadores, ofrecer ideas para organizar el estudio, indicar escenarios basados en la información aportada, comparar los indicadores recopilados con datos reales y acelerar la búsqueda de información relevante.

Aún más raro, este nivel implica la integración de la IA en todo el proceso de prospectiva. En estos pocos casos pioneros, los equipos de prospectiva están creando herramientas a medida e incluso desplegando agentes de IA que recopilan, agrupan y analizan continuamente flujos de información.

En conjunto, estos tres niveles revelan una profesión que experimenta con nuevas formas de cognición.

Cuando se les pregunta sobre los beneficios de la IA, los expertos en previsión se muestran divididos. La ventaja más citada, mencionada por el 39% de los encuestados, es la eficiencia en el tiempo. La IA se encarga del trabajo repetitivo y laborioso de escanear y sintetizar, permitiendo a los profesionales centrarse en tareas de mayor nivel, como la interpretación de los datos y la construcción de narrativas.

Otros beneficios incluyen el procesamiento y análisis de datos (17%), es decir, la detección de tendencias ocultas en grandes conjuntos de datos. El 12% cita la generación de ideas y la creatividad como ventajas, y utiliza la IA para producir borradores iniciales o nuevas perspectivas. Para otro 10% de los encuestados, el desarrollo de escenarios es una ventaja clave para generar y perfeccionar múltiples futuros posibles. Por último, las mejoras en la calidad y el enfoque (7%), y la mayor accesibilidad para los no expertos (4%) significan que la IA está reduciendo las barreras de entrada en un campo que antes estaba limitado a los especialistas.

Sin embargo, en general, los profesionales afirman que la IA acelera su capacidad para realizar previsiones. Por ejemplo, de los miembros de organizaciones de la sociedad civil que tienen experiencia en IA, el 43% afirma que la tecnología es muy útil para su trabajo, mientras que el 47% de los participantes en la encuesta del sector privado la considera moderadamente útil.

Sin embargo, la misma encuesta también pone de relieve una profunda inquietud por el uso de la IA, porque sus ventajas conllevan nuevos riesgos.

La preocupación más destacada es la calidad y la fiabilidad de los resultados. Muchos usuarios señalan que el material generado por IA les resulta superficial o poco original, más una repetición que una revelación, lo que provoca incertidumbre sobre en qué se puede confiar y qué requiere reelaboración.

El sesgo es otro problema importante. Los encuestados señalan el predominio de las fuentes de datos occidentales y en inglés, lo que desvirtúa las perspectivas globales y oscurece las señales débiles que surgen de otras regiones o contextos culturales.

Las lagunas éticas y de gobernanza también son importantes. Muchas organizaciones siguen careciendo de directrices claras para un uso responsable de la IA y los profesionales del sector público, en particular, se muestran cautelosos debido a las restricciones en materia de seguridad y confidencialidad de los datos. Si a esto le sumamos la opacidad que caracteriza al razonamiento de la IA, el trabajo de previsión puede convertirse más bien en un una auditoría, en la que los profesionales dedican más tiempo a validar ideas que a imaginarlas.

Incluso los puntos fuertes de la tecnología crean nuevas dependencias. A medida que la IA automatiza más funciones de prospectiva, los profesionales corren el riesgo de perder el contacto con la propia intuición y la capacidad de identificar patrones que definen la disciplina. Varios advierten de un creciente "efecto de descalificación", es decir, la tentación de externalizar la evaluación a algoritmos entrenados con conocimientos del pasado.

La encuesta de la OCDE y el Foro Económico Mundial revela un campo en vías de transformación. Los profesionales se enfrentan ahora a varios imperativos si quieren integrar la IA de forma ética en la práctica de la prospectiva estratégica. Para ello, deben:

A medida que la IA cambia el proceso de prospectiva estratégica, también cambiará lo que significa "pensar el futuro". Las máquinas pueden trazar un mapa del pasado y modelar probabilidades, pero el valor de imaginar alternativas, de elegir entre futuros, sigue siendo profundamente humano.

Los seres humanos nunca quedan obsoletos. La IA puede transformar la forma en que anticipamos el cambio, pero el propósito de la previsión sigue siendo el mismo: ayudar a las sociedades a navegar por la incertidumbre con sabiduría, ética e imaginación.

La próxima frontera no es una mayor automatización, sino una colaboración más inteligente. Esta tecnología puede analizar grandes volúmenes de datos y apoyar la recopilación de información que, a su vez, permitirá a los profesionales de la prospectiva estratégica formular mejores preguntas sobre el futuro que realmente queremos crear.